金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    大数据金融的特征 更多内容
  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 升级中心特征库无法升级

    要放通如下地址和端口 安全中心平台目前调度 服务器 &下载服务器信息 1、安全中心平台目前调度服务器信息。 域名 IP sec.huawei.com 45.249.212.170 2、安全中心平台目前下载服务器信息: 域名 IP 优先支持下载区域 备注 fds-canada-5

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  • APP特征信息及其获取方式

    数字签名,以确保应用程序完整性和真实性。 备案时,在鸿蒙平台中填写证书中公钥。 签名MD5值 签名 MD5 值是指应用程序在发布到应用商店之前,由开发者使用签名证书对应用程序进行数字签名后所得到 MD5 值。 APP 特征信息中 MD5 值,指的是 APP 证书数字指纹值。

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  • 自定义IPS特征

    长度不能超过255个字符。 风险等级 设置特征风险等级。 攻击类型 选择特征攻击类型。 影响软件 选择受影响软件。 操作系统 选择操作系统。 方向 选择该特征匹配流量方向。 ANY:任意方向。 服务器到客户端 客户端到服务器 协议类型 选择特征协议类型。 源类型 选择源端口类型。

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  • 如何选中全量特征列?

    如何选中全量特征列? 使用Python和Spark开发平台创建特征工程,在特征操作界面,单击表格左上方第一个带有倒三角标识单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建特征工程,在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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  • 查询特征选择执行结果

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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  • 快速搭建数据大屏

    在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布屏。 完成大屏制作之后,单击屏编辑页面右上侧“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存页面输入名称。 图10 保存屏名称不能为空,只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线(_)或中划线(-)组成的字符串。

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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供报告导出功能获取相关数据。对接API具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 金融行业场景

    U CS 构建了标准金融应用生态,可以实现应用跨地域跨云统一分发和部署,支持业务实例跨云迁移。 云边统一协同 实现海量终端及边缘侧设备、应用协同管理,加速金融行业智能安防、智慧网点建设。 多云统一协同 构建多地多中心金融数字化业务架构,实现跨云跨数据中心统一治理。 建议方案

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  • 排序策略-离线特征工程

    入值。取值 RAM DOM。 训练数据占比 生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比 生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定调度策略定期执行作业。 “调度周期”:调度周期可选“天”或“周”。 “选择时间”:当

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  • 随机森林回归特征重要性

    model_input_features_col - 特征向量列名 prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度,默认为5 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数,默认为32 min_instances_per_node

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  • 证书选型案例

    实例 所属行业 业务特征 常用证书类型 中国农业银行 中国平安 金融、银行、保险 有严格数据保密要求 希望在网站地址栏展示身份信息 EV 教育部 淘宝、京东 百度、新浪、今日头条 上海证券交易所 国家电网 外交部 华为云 教育、政府、互联网 有严格数据保密要求 无需在网站地址栏展示身份信息

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  • 孤立森林[PySpark版]

    nomaly)数据,从数据中找出与其它数据规律不符合数据。通常用于网络安全中攻击检测和流量异常等分析,金融机构则用于挖掘出欺诈行为。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象。

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  • 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据?

    数据集,执行当前特征操作流。添加数据集,必须满足特征维度和特征列数量与当前特征工程绑定数据集一致,否则会执行失败。 使用JupyterLab开发平台创建算法工程,界面所有特征操作执行完成后,单击界面右上角图标,选择“数据处理 > 数据集 > 生成数据实例”,在新增“生

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 应用场景

    交易型应用 并发、大数据量、以联机事务处理为主交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力,通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求,适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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  • 大屏

    屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种屏资产,数据资产和模板资产。数据资产(应用资产下数据处理应用模板”)通过订购部署方式,部署到开发环境;模板资产(组件资产下屏模板(Demo)”)订购后下载到本地,通过导入方式上传到“业务屏”下使用,具体请参见订购资产。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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